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TBI生物資訊學核心整合計畫---結構生物資訊核心(III)
(2002)
黃鎮剛
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HWANG JENN-KANG
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交通大學生物科技研究所
利用物理及蛋白質廓形為基礎的混合方法預測蛋白質結構
(2007)
黃鎮剛
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HWANG JENN-KANG
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國立交通大學生物科技學系(所)
蛋白質結構通常提供了序列和功能之間隱晦不明的關聯性。在蛋白質與蛋白質交互作用的研究中，以結構為基礎的蛋白質-蛋白質docking演算法常常提供比其他以序列為基礎的方法，提供了更多關於殘基在交互作用位置上詳細且正確的樣貌。因此，發展一個能正確又高效率地從序列預測3D結構的方法變得愈來愈重要。一般來說，有二類的理論方法可以預測蛋白質結構。一類是physics-based的方法，它採用物理化學的原理來分析資料，但是目前這種稱為ab initio的方法還不能實際運用的真實的系統之中。第二類則是knowledge-based的方法，依據對蛋白質結構和序列的瞭解和知識，用經驗法則來決定某序列最可能屬於的fold，其中又可分為comparative modeling、threading techniques (or reverse folding)或taxonometric approach等方法。然而knowledge-based的方法依據的是training的資料，這樣通常在會在序列相關性很低時出現誤判的情形，產生很低的可性度。在這個論文計畫中，我們將會發展一個綜合物理基礎和知識基礎的方法，可以有效率地運用在genome-scale蛋白質結構預測。本計畫的主要目標為： 1. 從序列產生decoy set。 2. 發展一個綜合物理基礎和知識基礎的energy 或scoring function，從decoy中找出native conformation。我們相信這個方法可以提供一個預測蛋白質結構的實用工具。
利用物理及蛋白質廓形為基礎的混合方法預測蛋白質結構
(2008)
黃鎮剛
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HWANG JENN-KANG
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國立交通大學生物科技學系(所)
蛋白質結構通常提供了序列和功能之間隱晦不明的關聯性。在蛋白質與蛋白質交互作用的研究中，以結構為基礎的蛋白質-蛋白質docking演算法常常提供比其他以序列為基礎的方法，提供了更多關於殘基在交互作用位置上詳細且正確的樣貌。因此，發展一個能正確又高效率地從序列預測3D結構的方法變得愈來愈重要。一般來說，有二類的理論方法可以預測蛋白質結構。一類是physics-based的方法，它採用物理化學的原理來分析資料，但是目前這種稱為ab initio的方法還不能實際運用的真實的系統之中。第二類則是knowledge-based的方法，依據對蛋白質結構和序列的瞭解和知識，用經驗法則來決定某序列最可能屬於的fold，其中又可分為comparative modeling、threading techniques (or reverse folding)或taxonometric approach等方法。然而knowledge-based的方法依據的是training的資料，這樣通常在會在序列相關性很低時出現誤判的情形，產生很低的可性度。在這個論文計畫中，我們將會發展一個綜合物理基礎和知識基礎的方法，可以有效率地運用在genome-scale蛋白質結構預測。本計畫的主要目標為： 1. 從序列產生decoy set。 2. 發展一個綜合物理基礎和知識基礎的energy 或scoring function，從decoy中找出native conformation。我們相信這個方法可以提供一個預測蛋白質結構的實用工具。
利用物理及蛋白質廓形為基礎的混合方法預測蛋白質結構
(2006)
黃鎮剛
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HWANG JENN-KANG
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國立交通大學生物科技學系(所)
蛋白質結構通常提供了序列和功能之間隱晦不明的關聯性。在蛋白質與蛋白質交互作用的研究中，以結構為基礎的蛋白質-蛋白質docking演算法常常提供比其他以序列為基礎的方法，提供了更多關於殘基在交互作用位置上詳細且正確的樣貌。因此，發展一個能正確又高效率地從序列預測3D結構的方法變得愈來愈重要。一般來說，有二類的理論方法可以預測蛋白質結構。一類是physics-based的方法，它採用物理化學的原理來分析資料，但是目前這種稱為ab initio的方法還不能實際運用的真實的系統之中。第二類則是knowledge-based的方法，依據對蛋白質結構和序列的瞭解和知識，用經驗法則來決定某序列最可能屬於的fold，其中又可分為comparative modeling、threading techniques (or reverse folding)或taxonometric approach等方法。然而knowledge-based的方法依據的是training的資料，這樣通常在會在序列相關性很低時出現誤判的情形，產生很低的可性度。在這個論文計畫中，我們將會發展一個綜合物理基礎和知識基礎的方法，可以有效率地運用在genome-scale蛋白質結構預測。本計畫的主要目標為： 1. 從序列產生decoy set。 2. 發展一個綜合物理基礎和知識基礎的energy 或scoring function，從decoy中找出native conformation。我們相信這個方法可以提供一個預測蛋白質結構的實用工具。
基因體醫學及生技研發之生物資訊核心設施-(子計畫四)---結構生物資訊(I)
(2008)
黃鎮剛
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HWANG JENN-KANG
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國立交通大學生物科技學系(所)
在此計畫【基因體醫學及生技研發之生物資訊核心設施：結構生物資訊】，我們將對提供結構分析工具、資料庫之網路服務、教育訓練及研討會，促進基因體醫學及生物科技之研究。我們所提出的核心設施建設在目前結構生物資訊核心基礎上，是現在台灣唯一的記算結構生物核心設施。我們目前我們服務包括：蛋白質結構快速比對、「帶結」蛋白質分析工具、，蛋白質與蛋白質作用結構資料庫、蛋白質動態資料庫。我們繼續目前的資料庫的服務，包括雙硫鍵蛋白質資料庫、結構亂度資料庫。我們也繼續維持目前的鏡像站的服務包括PDB, SCOP and PredictProtein，這些是結構生物一些最重要的網站。在台灣，本核心是唯一提供如此結構資料庫的服務。在分析工具方面，我們將提供下列服務：自動化蛋白質結構預測伺服器、蛋白質－蛋白質／配位子接對伺服器與一般結構分析工具。總括而言，我們的工作包括：一般服務、技術發展與合作服務。我們將貢獻65%在一般服務，連續三年，在合作服務，我們在第一年將貢獻 10%的工作力，第二年將貢獻15%，第三年將貢獻20%；在技術發展上，我們在第一年將貢獻 20%的工作力，第二年將貢獻15%，第三年將貢獻10%。
基因體醫學及生技研發之生物資訊核心設施-(子計畫四)結構生物資訊(II)
(2009)
黃鎮剛
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HWANG JENN-KANG
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國立交通大學生物科技學系(所)
在此計畫【基因體醫學及生技研發之生物資訊核心設施：結構生物資訊】，我們將對提供結構分析工具、資料庫之網路服務、教育訓練及研討會，促進基因體醫學及生物科技之研究。我們所提出的核心設施建設在目前結構生物資訊核心基礎上，是現在台灣唯一的記算結構生物核心設施。我們目前我們新開發的服務包括： 1. 蛋白質結構預測 2. 蛋白質結構快速比對 3. 結構分析工具如：「環結拓樸」特質蛋白質分析工具 4. 蛋白質與蛋白質作用結構資料庫而我們也將繼續維持目前的資料庫的服務，包括雙硫鍵蛋白質資料庫、結構亂度資料庫。我們也繼續維持目前的鏡像站的服務包括PDB, SCOP and PredictProtein，這些是結構生物一些最重要的網站。在台灣，本核心是唯一提供如此結構資料庫的服務。在分析工具方面，我們將提供下列服務：自動化蛋白質結構預測伺服器、蛋白質－蛋白質／配位子接對伺服器與一般結構分析工具。總括而言，我們的工作包括：一般服務、技術發展與合作服務。我們將貢獻65%在一般服務，連續三年，在合作服務，我們在第一年將貢獻10%的工作力，第二年將貢獻15%，第三年將貢獻20%；在技術發展上，我們在第一年將貢獻20%的工作力，第二年將貢獻15%，第三年將貢獻10%。 PS2是我方開發的自動化蛋白質結構預測工具目前針對蛋白質結構預測，我們實驗室開發了一個蛋白質三級結構預測的工具(PS)2，它使用一致性的策略在蛋白質模版的選取及比對上都有不錯的結果。然而目前蛋白質二級結構預測的成功率以高達80%，因此我們實驗室希望能開發一個新的蛋白質比對工具，它同時能考慮氨基酸及二級結構的資訊，藉此能偵測到蛋白質較遙遠的同源關係。我們預期這將會提升我們在蛋白質三級結構預測的成功率。另外我們也成功開發出新的工具研究蛋白質分子結構與擾動的相互關係，蛋白質固定點模型。這個模型在實行上提供了一個較方便的方法來計算蛋白質動力學特性，因為它可以直接從計算蛋白質空間幾何的型態得來而不需要複雜的軌道積分或是艱難的矩陣運算，所以此方法比分子動力學模擬或是正規模式分析來的有效率。相較於傳統的分子動力學模擬方法，此模型可節省近10000倍的時間複雜度以及空間複雜度。
基因體醫學及生技研發之生物資訊核心設施---結構生物資訊(II)(子計畫四)
(2006)
黃鎮剛
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HWANG JENN-KANG
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國立交通大學生物科技學系(所)
基因體醫學及生技研發之生物資訊核心設施---結構生物資訊(III)(子計畫四)
(2007)
黃鎮剛
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HWANG JENN-KANG
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國立交通大學生物科技學系(所)
我們的工作分為三個方面: 定期服務、技術開發和合作研究服務。工作比例分別為：定期服務(50%), 技術開發(30%) 並且合作研究服務(20%) 。我們的核心主要提供基於網際網路的服務，一些例子如: GemDOCK（根據進化演算法所發展出的藥物相接伺服器)，蛋白質結構預測伺服器) CELLO （預測subcellular localization伺服器), SSDB （雙硫鍵蛋白質資料庫）, ChamSeq Finder（探測chameleon序列伺服器），SDSE（計算蛋白質結構熵伺服器），KinasePhos(預測蛋白質phosphorylation sites和催化kinases的工具; ProSplicer伺服器; miRNAmap伺服器; dbPTM伺服器。另外, 我們提供PDB 、SCOP 和PredictProtein 本地鏡站服務。因為我們網際網路的服務是針對所有用戶（不論是國內和或國外）開放的,我們從用戶獲得了許多迴響。所以, 除了我們固定的網站維護外，我們投擲了許多的努力回應這些用戶的請求，在我們的網路服務做了許多的原創性的改進。但是我們並沒有不請求用戶和我們之間需要有任何正式合作協議。這裡可用個例子說明－我們原始的CELLO只預測原核生物的蛋白質subcellular localization(Protein Science, 2004, 13, 1402)。由於用戶的請求，我們加入了CELLO對真核生物的預測。原來CELLO只預測蛋白質序列，後來我們又加入它預測DNA序列的功能。另一方面, 我們原來要做的Biological spelling checker，後來由於效過不彰，便不再做了。由於我們不斷擴展的萬維網服務和持續增長的用戶, 我們的伺服器的性能（如計算速度和磁盤存儲空間）漸漸落後於我們服務的區塊。另一方面, 訓練有素的bioinformaticists在臺灣仍然短缺, 我們的核心服務大部分還是倚賴我們生資所的研究生的維護。另外網路安全問題仍是個重要的問題。今年又駭客進入, 但是我們迅速修理了漏洞，並且沒有損害造成。我們不斷更新我們萬維網服務。例如, 我們的最近新建添加: miRNAMap與dbPTM。其中相關技述及演算法將在Nucleic Acid Research發表。另外, 我們將加強GemDOCK的服務，加pharmacophore 的功能(Proteins (2005), 59, 205)。這個核心設備的目標, (像其它由NRPGM 支持核心服務設施),主要是服務與NRPGM相關的研究員。但是, 因為我們的基本上是網際網路服務，因此我們的用戶分佈於海內外。最近, Sanofi Pasteur(一家9000 位僱員生技公司) 詢問是否能在當地裝置CELLO鏡像站。這表明了我們的bioinformatics 核心為實驗生物學家的確提供了有用的服務。
基因體醫學及生技研發之生物資訊核心設施---結構生物資訊(子計畫四)(I)
(2005)
黃鎮剛
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HWANG JENN-KANG
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國立交通大學生物科技學系(所)
核心設施---生物資訊服務核心設施---子計畫十：結構生物資訊核心(II)
(2004)
黃鎮剛
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HWANG JENN-KANG
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交通大學生物科技研究所
核心設施---生物資訊服務核心設施---結構生物資訊核心設施 (I)---子計畫十
(2003)
黃鎮剛
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HWANG JENN-KANG
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國立交通大學生物科技研究所
結構生物資訊---雙硫鍵資料庫之建立與分析工具之發展(I)
(2000)
黃鎮剛
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HWANG JENN-KANG
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國立交通大學生物科技研究所
結構生物資訊－雙硫鍵資料庫之建立與分析工具之發展(II)
(2001)
黃鎮剛
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HWANG JENN-KANG
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國立交通大學生物科技研究所
統計自由能偶合對應法的發展及應用(I)
(2000)
黃鎮剛
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HWANG JENN-KANG
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國立交通大學生物科技學系
統計自由能偶合對應法的發展及應用(I)
(2000)
黃鎮剛
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HWANG JENN-KANG
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交通大學生物科技研究所
統計自由能偶合對應法的發展及應用(II)
(2001)
黃鎮剛
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HWANG JENN-KANG
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國立交通大學生物科技研究所
統計自由能偶合對應法的發展及應用(III)
(2002)
黃鎮剛
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HWANG JENN-KANG
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國立交通大學生物科技研究所
蛋白質幾何結構為其功能與動態基礎原則之研究( II )
(2011)
黃鎮剛
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HWANG JENN-KANG
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國立交通大學生物科技學系（所）
蛋白質幾何結構為其功能與動態基礎原則之研究( III )
(2012)
黃鎮剛
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HWANG JENN-KANG
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國立交通大學生物科技學系（所）
蛋白質幾何結構為其功能與動態基礎原則之研究(I)
(2010)
黃鎮剛
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HWANG JENN-KANG
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國立交通大學生物科技學系（所）
蛋白質動態與其活性的關聯性，目前試驗與理論尚無法給於定論。然而此問題對於蛋白質結構功能動態之了解極為關鍵。目前最計算蛋白質動態最有效的方法，是用分子動力學計算分子軌跡，但是分子軌跡計算極為費時，限制其有效性。最近我們報導蛋白質幾何結構可直接導出蛋白質動態1-4，不需計算分子軌跡。這發現使得我們能夠研究大量蛋白質的動態，讓我們能夠廣泛地研究蛋白質動態在蛋白質蛋白－質蛋白質作用，蛋白質－配體作用，酵素－受質作用，變構控制。